基于邏輯自映射的變尺度混沌粒子群優(yōu)化算法

摘要：針對基本粒子群優(yōu)化算法的早熟收斂問題，提出了一種基于邏輯自映射的變尺度混沌粒子群優(yōu)化算法。該算法在粒子群優(yōu)化算法每次尋優(yōu)結(jié)束時，采用邏輯自映射函數(shù)產(chǎn)生混沌序列，在已搜索到的精英粒子附近嘗試搜索更優(yōu)解并動態(tài)收縮搜索范圍，在防止算法過早陷入局部最優(yōu)的同時提高了算法搜索的精度。仿真結(jié)果表明，新算法在尋優(yōu)成功率和平均最優(yōu)值方面有很大提高，在求解包括欺騙性函數(shù)和高雛函數(shù)在內(nèi)的多種函數(shù)優(yōu)化問題方面具有良好的效果。